深度学习面试题27:非对称卷积(Asymmetric Convolutions)
目录
产生背景
举例
参考资料
产生背景 |
之前在深度学习面试题16:小卷积核级联卷积VS大卷积核卷积中介绍过小卷积核的三个优势:
①整合了三个非线性激活层,代替单一非线性激活层,增加了判别能力。
②减少了网络参数。
③减少了计算量
在《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》中作者还想把小卷积核继续拆解,从而进一步增强前面的优势
举例 |
一个3*3的卷积可以拆解为:一个3*1的卷积再串联一个1*3的卷积,实验证明这样做在精度上损失不大,这两者的感受野是相同的,如下图所示:
同理,
5*5的卷积可以拆解为:一个5*1的卷积再串联一个1*5的卷积
7*7的卷积可以拆解为:一个7*1的卷积再串联一个1*7的卷积
作者在论文《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》中说明,这样的非对称卷积不要用在靠近输入的层,会影响精度,要用在较高的层
参考资料 |
《图解深度学习与神经网络:从张量到TensorFlow实现》_张平
Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision
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